(57)【要約】  地物認識装置は、移動体に配置された外界検出装置から外界情報を取得するとともに、移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する。そして、地物位置情報に基づいて、外界情報のうち地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、その予測情報に基づいて地物を認識する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得部と、
前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得部と、
前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識部と、
を備える地物認識装置。
【請求項２】
前記第２取得部は、前記地物の属性を示す属性情報を更に取得し、
前記認識部は、前記属性情報に基づいて決定された認識方法により前記地物を認識する請求項１に記載の地物認識装置。
【請求項３】
前記第２取得部は、第１の地物の位置を示す第１地物位置情報と、前記第１の地物の属性を示す第１属性情報と、前記第１の地物とは異なる第２の地物の位置を示す第２地物位置情報と、前記第２の地物の属性を示す第２属性情報と、を取得し、
前記認識部は、
前記第１地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記第１の地物を示す情報が含まれると予測される第１予測情報を抽出し、前記第１予測情報に基づいて、前記第１属性情報に基づいて決定された第１認識方法により前記第１の地物を認識し、
前記第２地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記第２の地物を示す情報が含まれると予測される第２予測情報を抽出し、前記第２予測情報に基づいて、前記第２属性情報に基づいて決定された第２認識方法により前記第２の地物を認識する請求項１に記載の地物認識装置。
【請求項４】
前記認識部は、前記地物の属性毎に異なる認識方法により前記地物を認識することを特徴とする請求項２又は３に記載の地物認識装置。
【請求項５】
地物認識装置によって実行される地物認識方法であって、
移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得工程と、
前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得工程と、
前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識工程と、
を有する地物認識方法。
【請求項６】
コンピュータを備える地物認識装置によって実行されるプログラムであって、
移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得部、
前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得部、
前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識部、
として前記コンピュータを機能させるプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地物を認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両位置を推定する技術として、例えば特許文献１が知られている。特許文献１の手法は、複数のランドマークの車両に対する距離及び方向に基づいて車両に対する複数のランドマークの位置を検出し、検出した複数のランドマークのうちの少なくとも一対のランドマークの位置と地図上のランドマークの位置との照合結果に基づいて車両の現在位置を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２２２２２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような技術においては、外界センサによって得た情報からランドマークの位置を検出する場合に、計測された情報全体から、対象となるランドマークを抽出、認識する処理を行うことが一般的であり、効率化の面で改良の余地がある。【０００５】
本発明が解決しようとする課題としては、上記のものが例として挙げられる。本発明は、外界センサによって取得した情報から効率的に地物を認識することが可能な地物認識装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、地物認識装置であって、移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得部と、前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得部と、前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識部と、を備える。【０００７】
請求項５に記載の発明は、地物認識装置によって実行される地物認識方法であって、移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得工程と、前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得工程と、前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識工程と、を有する。【０００８】
請求項６に記載の発明は、コンピュータを備える地物認識装置によって実行されるプログラムであって、移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得部、前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得部、前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識部、として前記コンピュータを機能させる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例に係る自車位置推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ランドマーク予測範囲の決定方法を説明する図である。
【図３】ランドマーク抽出処理の一例を示す。
【図４】自車位置を推定する方法を説明する図である。
【図５】自車位置推定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の好適な実施形態では、地物認識装置は、移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得部と、前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得部と、前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識部と、を備える。
【００１１】
上記の地物認識装置は、移動体に配置された外界検出装置から外界情報を取得するとともに、移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する。そして、地物位置情報に基づいて、外界情報のうち地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、その予測情報に基づいて地物を認識する。これにより、外界情報のうち地物を示す情報が含まれると予測される予測情報に基づいて地物を認識すればよく、外界情報全てについて地物の認識処理を行う必要がないため、効率的に地物を認識することが可能となる。
【００１２】
上記の地物認識装置の一態様では、前記第２取得部は、前記地物の属性を示す属性情報を更に取得し、前記認識部は、前記属性情報に基づいて決定された認識方法により前記地物を認識する。この態様では、地物の属性を示す属性情報に基づいて認識方法を決定し、地物を認識する。
【００１３】
上記の地物認識装置の他の一態様では、前記第２取得部は、第１の地物の位置を示す第１地物位置情報と、前記第１の地物の属性を示す第１属性情報と、前記第１の地物とは異なる第２の地物の位置を示す第２地物位置情報と、前記第２の地物の属性を示す第２属性情報と、を取得し、前記認識部は、前記第１地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記第１の地物を示す情報が含まれると予測される第１予測情報を抽出し、前記第１予測情報に基づいて、前記第１属性情報に基づいて決定された第１認識方法により前記第１の地物を認識し、前記第２地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記第２の地物を示す情報が含まれると予測される第２予測情報を抽出し、前記第２予測情報に基づいて、前記第２属性情報に基づいて決定された第２認識方法により前記第２の地物を認識する。この態様では、地物の属性を示す属性情報に基づいて、それぞれ第１認識方法及び第２認識方法が決定され、第１の地物及び第２の地物が認識される。
【００１４】
上記の地物認識装置の一態様では、前記認識部は、前記地物の属性毎に異なる認識方法により前記地物を認識する。これにより、地物の属性に適した認識方法で地物を認識することが可能となる。
【００１５】
本発明の他の好適な実施形態では、地物認識装置によって実行される地物認識方法は、移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得工程と、前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得工程と、前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識工程と、を有する。この方法によっても、外界情報のうち地物を示す情報が含まれると予測される予測情報に基づいて地物を認識すればよく、外界情報全てについて地物の認識処理を行う必要がないため、効率的に地物を認識することが可能となる。
【００１６】
本発明の他の好適な実施形態では、コンピュータを備える地物認識装置によって実行されるプログラムは、移動体に配置された外界検出装置によって出力される外界情報を取得する第１取得部、前記移動体の周辺に存在する地物の位置を示す地物位置情報を取得する第２取得部、前記地物位置情報に基づいて、前記外界情報のうち前記地物を示す情報が含まれると予測される情報である予測情報を抽出し、前記予測情報に基づいて前記地物を認識する認識部、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記の地物認識装置を実現することができる。このプログラムは、記憶媒体に記憶して取り扱うことができる。
【実施例】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。【００１８】
［構成］
図１は、本発明の地物認識装置を適用した自車位置推定装置の概略構成を示す。自車位置推定装置１０は、車両に搭載され、無線通信によりクラウドサーバなどのサーバ７と通信可能に構成されている。サーバ７はデータベース８に接続されており、データベース８は高度化地図を記憶している。自車位置推定装置１０は、サーバ７と通信し、車両の自車位置周辺のランドマークに関するランドマーク情報をダウンロードする。【００１９】
データベース８に記憶された高度化地図は、ランドマーク毎にランドマーク情報を記憶している。ここで、ランドマーク情報は、ランドマークを識別するランドマークＩＤ毎に、地図上におけるそのランドマークの位置を示すランドマーク地図位置と、そのランドマークの種類や特徴などを示すランドマーク属性とを含んでいる。ランドマーク属性は、ランドマークの種類や特徴に応じて用意され、基本的にランドマークの種類と特徴情報とを含む。例えばランドマークが標識である場合には、ランドマーク属性は、ランドマークの種類として「標識」を含み、特徴情報としてその標識の形状（円形、三角形、四角形など）及び大きさ、その標識の反射強度などを含む。ランドマークが電柱である場合には、ランドマーク属性は、ランドマークの種類として「電柱」を含み、特徴情報としてその電柱の形状（断面の曲率、半径など）及び大きさなどを含む。ランドマークとしては、他に路面マーカー、信号機、各種の建築物などが挙げられる。【００２０】
一方、自車位置推定装置１０は、内界センサ１１と、外界センサ１２と、自車位置予測部１３と、計測情報取得部１４と、通信部１５と、ランドマーク情報取得部１６と、ランドマーク予測部１７と、抽出方法選択部１８と、ランドマーク抽出部１９と、対応付け部２０と、自車位置推定部２１とを備える。なお、自車位置予測部１３、計測情報取得部１４、ランドマーク情報取得部１６、ランドマーク予測部１７、抽出方法選択部１８、ランドマーク抽出部１９、対応付け部２０及び自車位置推定部２１は、実際には、ＣＰＵなどのコンピュータが予め用意されたプログラムを実行することにより実現される。【００２１】
内界センサ１１は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）／ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）複合航法システムとして車両の自車位置を測位するものであり、衛星測位センサ（ＧＰＳ）、ジャイロセンサ、車速センサなどを含む。自車位置予測部１３は、内界センサ１１の出力に基づいて、ＧＮＳＳ／ＩＭＵ複合航法により車両の自車位置を予測し、予測自車位置をランドマーク予測部１７に供給する。【００２２】
一方、外界センサ１２は、車両の周辺の物体を検出するセンサであり、ステレオカメラ、Ｌｉｄａｒ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）などを含む。計測情報取得部１４は、外界センサ１２から計測情報を取得し、ランドマーク抽出部１９に供給する。【００２３】
通信部１５は、サーバ７と無線通信するための通信ユニットである。ランドマーク情報取得部１６は、車両の周辺に存在するランドマークに関するランドマーク情報を、通信部１５を介してサーバ７から受信し、ランドマーク予測部１７へ供給する。また、ランドマーク情報取得部１６は、ランドマーク情報に含まれるランドマーク地図位置を対応付け部２０へ供給する。【００２４】
ランドマーク予測部１７は、ランドマーク情報に含まれるランドマーク地図位置と、自車位置予測部１３から取得した予測自車位置とに基づいて、ランドマークが存在すると予測される範囲であるランドマーク予測範囲を決定し、ランドマーク抽出部１９へ供給する。また、ランドマーク予測部１７は、ランドマーク情報に含まれるランドマーク属性を抽出方法選択部１８へ供給する。【００２５】
抽出方法選択部１８は、ランドマーク属性に基づいて、ランドマーク抽出部１９がランドマークを抽出するために実行する特徴物抽出方法を決定する。上述のように、ランドマークとしては標識、電柱などの種類があり、ランドマークの種類ごとにそのランドマークを抽出する方法が異なる。即ち、ランドマーク抽出部１９が実行する特徴物抽出方法は、ランドマークの種類ごとに異なっている。具体的には、ランドマーク抽出部１９は、ランドマーク属性に含まれる特徴情報が示す特徴を有する特徴物をランドマークとして抽出する。よって、抽出方法選択部１８は、抽出しようとするランドマークのランドマーク属性に基づいて、そのランドマークに対応する特徴物抽出方法を選択し、ランドマーク抽出部１９に指示する。【００２６】
ランドマーク抽出部１９は、ランドマーク予測部１７から供給されたランドマーク予測範囲と、計測情報取得部１４から供給された計測情報とに基づいて、ランドマークを抽出する。具体的には、ランドマーク抽出部１９は、ランドマーク予測範囲に含まれる計測情報から特徴物を抽出し、これをランドマークとする。この際、ランドマーク抽出部１９は、抽出方法選択部１８により決定された特徴物抽出方法、即ち、ランドマーク属性に応じた特徴物抽出方法によりランドマークを抽出する。そして、ランドマーク抽出部１９は、抽出したランドマークのランドマーク計測位置を対応付け部２０へ出力する。【００２７】
対応付け部２０は、ランドマーク抽出部１９から取得したランドマーク計測位置と、ランドマーク情報取得部１６から取得したランドマーク地図位置とを、ランドマークＩＤに対応付けて記憶する。これにより、ランドマークＩＤ毎に、ランドマーク地図位置とランドマーク計測位置とが対応付けられた情報（以下、「対応情報」と呼ぶ。）が生成される。【００２８】
そして、自車位置推定部２１は、少なくとも２つのランドマークについて、対応情報に含まれるランドマーク地図位置とランドマーク計測位置を利用して、車両の自車位置と自車方位角を推定する。【００２９】
上記の構成において、外界センサ１１は本発明の外界検出装置の一例であり、計測情報取得部１４は本発明における第１取得部の一例であり、ランドマーク情報取得部１６は本発明における第２取得部の一例であり、ランドマーク抽出部１９は本発明における認識部の一例である。また、ランドマーク地図位置は本発明における地物位置情報に相当し、計測情報は本発明における外界情報に相当し、ランドマーク予測範囲の計測情報は本発明における予測情報に相当する。【００３０】
［ランドマーク予測範囲の決定］
次に、ランドマーク予測部１７により行われるランドマーク予測範囲の決定方法について詳しく説明する。図２は、ランドマーク予測範囲の決定方法を説明する図である。図示のように、地図座標系（Ｘｍ，Ｙｍ）に車両５が存在し、車両５の位置を基準として車両座標系（Ｘｖ，Ｙｖ）が規定される。具体的に、車両５の進行方向を車両座標系のＸｖ軸とし、それに垂直な方向を車両座標系のＹｖ軸とする。【００３１】
車両５の周辺には、ランドマークＬ１、Ｌ２が存在する。なお、本実施例では、ランドマークＬ１は標識であり、ランドマークＬ２は電柱であるものとする。ランドマークＬ１、Ｌ２の地図座標系における位置、即ち、ランドマーク地図位置は、前述のように高度化地図に含まれており、ランドマーク情報取得部１６から供給される。図２では、ランドマークＬ１のランドマーク地図位置はＰＬＭ１（ｍｘｍ１，ｍｙｍ１）であり、ランドマークＬ２のランドマーク地図位置はＰＬＭ２（ｍｘｍ２，ｍｙｍ２）であるとする。一方、自車位置予測部１３からは、予測自車位置Ｐ’ＶＭ（ｘ’ｍ，ｙ’ｍ）が供給される。【００３２】
ランドマーク予測部１７は、予測自車位置Ｐ’ＶＭとランドマークＬ１のランドマーク地図位置ＰＬＭ１に基づいて、車両座標系におけるランドマーク予測位置Ｐ’ＬＶ１（ｌ’ｘｖ１，ｌ’ｙｖ１）を算出し、ランドマーク予測位置Ｐ’ＬＶ１を基準としてランドマーク予測範囲ＲＬ１を決定する。同様に、ランドマーク予測部１７は、予測自車位置Ｐ’ＶＭとランドマークＬ２のランドマーク地図位置ＰＬＭ２に基づいて車両座標系におけるランドマーク予測位置Ｐ’ＬＶ２（ｌ’ｘｖ２，ｌ’ｙｖ２）を算出し、ランドマーク予測位置Ｐ’ＬＶ２を基準としてランドマーク予測範囲ＲＬ２を決定する。【００３３】
ランドマーク予測範囲Ｒは、ランドマークＬが存在すると予測される範囲を示す。内界センサ１１を利用して得られた予測自車位置Ｐ’ＶＭはある程度の誤差を含むため、ランドマーク予測部１７は、その誤差分を考慮してランドマーク予測範囲Ｒを決定する。例えば、ランドマーク予測部１７は、ランドマーク予測位置Ｐ’ＬＶを中心とする所定距離の円をランドマーク予測範囲Ｒとして決定する。【００３４】
このようにランドマーク予測範囲Ｒを決定することにより、ランドマーク抽出部１９は、外界センサ１２により得られた計測情報のうち、ランドマーク予測範囲Ｒに属する計測情報に基づいてランドマークを抽出すればよいことになる。一般的に、Ｌｉｄａｒなどの外界センサは、自車位置の全周囲（３６０°）や車両の後方を除いた２７０°などの広い範囲にわたって計測を行っており、広範囲にわたる計測情報を生成する。この場合に、得られた広範囲の計測情報全てに対してランドマーク抽出処理を実行してランドマークを抽出することとすると、演算量が膨大となる。これに対し、本実施例では、内界センサ１１を利用して得た予測自車位置に基づいて、ランドマークが存在すると予測される範囲をランドマーク予測範囲Ｒとして決定し、その範囲に属する計測情報についてのみランドマーク抽出処理を実行することにより、演算量を大幅に減少させ、効率的にランドマークを検出することが可能となる。【００３５】
なお、実際の処理としては、外界センサ１２は上述のように広範囲の計測を行って広範囲の計測情報を出力し、ランドマーク抽出部１９がそのうちのランドマーク予測範囲Ｒ内の計測情報のみを抽出してランドマーク抽出処理の対象とすればよい。その代わりに、外界センサ１２をランドマーク予測範囲Ｒのみを計測するように制御することとしてもよい。【００３６】
［ランドマーク抽出処理］
次に、ランドマーク抽出処理について説明する。図３は、ランドマーク抽出処理の一例を示す。本実施例では、ランドマークは標識であるとする。この場合、ランドマーク情報取得部１６がサーバ７から取得したランドマーク情報に含まれるランドマーク属性は、ランドマーク種類として「標識」を含んでおり、抽出方法選択部１８は、この情報に基づいて、標識に対応する特徴物抽出方法を選択してランドマーク抽出部１９に指示する。【００３７】
ランドマーク抽出部１９は、計測情報取得部１４から取得した計測情報に基づいてランドマークを抽出する。外界センサ１２としてのＬｉｄａｒは周囲に光パルスを出射し、周囲に存在する物体による反射光パルスを受光して点群データを生成する。点群データは、自車周辺の物体の位置（３次元位置）及び反射強度データを含む。計測情報取得部１４はこの点群データを計測情報としてランドマーク抽出部１９へ出力する。なお、Ｌｉｄａｒが生成する点群データの間隔は、Ｌｉｄａｒから計測ターゲットまでの距離、方向と、Ｌｉｄａｒの角度分解能に依存する。【００３８】
前述のように、ランドマークが標識である場合、そのランドマーク属性は、ランドマーク種類として「標識」を含み、特徴情報として形状（大きさ）情報と、反射強度とを含む。よって、ランドマーク抽出部１９は、形状情報と反射強度と基づいて特徴物の抽出を行う。具体的には、ランドマーク抽出部１９は、計測情報取得部１４から取得した点群データから、標識の形状情報及び反射強度に基づいて、図３に示すように標識に対応する円形の点群データを抽出する。そして、ランドマーク抽出部１９は、抽出された標識の点群データの重心位置（ｌｘ，ｌｙ、ｌｚ）を算出し、これをランドマーク計測位置として対応付け部２０へ出力する。【００３９】
対応付け部２０は、ランドマーク抽出部１９から取得したランドマーク計測位置と、ランドマーク情報取得部１６から取得したランドマーク地図位置とを対応付ける。具体的には、対応付け部２０は、そのランドマークに対応するランドマークＩＤと、ランドマーク計測位置と、ランドマーク地図位置とを相互に対応付けて対応情報を生成し、記憶する。こうして、ランドマーク抽出部１９により抽出されたランドマークについて、ランドマーク計測位置とランドマーク地図位置とが対応付けされる。なお、本実施例では、対応するランドマーク地図位置は２次元の地図座標系における位置であるので、対応付け部２０は、算出された３次元の重心位置（ｌｘ，ｌｙ，ｌｚ）のうち、２次元位置（ｌｘ，ｌｙ）をランドマーク計測位置として使用する。こうして生成された対応情報は、自車位置推定部２１による自車位置推定に使用される。【００４０】
図３の例ではランドマークは標識であったが、他の種類のランドマークについても同様にランドマーク抽出が行われる。但し、特徴物抽出方法はランドマークの種類ごとに異なる。例えば、ランドマークが電柱である場合には、ランドマーク属性は、特徴情報として電柱の形状（断面の円弧形状、曲率、半径など）及び大きさの情報を含む。よって、ランドマーク抽出部１９は、電柱の形状及び大きさの情報に基づいて計測情報から電柱に相当する特徴物をランドマークとして抽出し、その中心位置をランドマーク計測位置として出力する。また、ランドマークが路面マーカーである場合には、ランドマーク属性は、特徴情報として路面マーカーの形状情報及び反射強度を含む。よって、ランドマーク抽出部１９は形状情報及び反射強度に基づいて計測情報から路面マーカーに相当する特徴物をランドマークとして抽出し、その中心位置をランドマーク計測位置として出力する。ランドマークが信号機など他の物体である場合も、ランドマーク抽出部１９はそのランドマークの種類及び特徴情報に基づいてランドマークを抽出し、その中心位置などの所定位置をランドマーク計測位置として出力すればよい。【００４１】
このように、本実施例では、高度化地図に含まれるランドマーク情報に、各ランドマークの属性情報を含めておき、外界センサ１２による計測情報からランドマーク抽出を行う際に、対象となるランドマークの属性に応じた特徴物抽出方法を使用する。これにより、ランドマーク抽出を効率的に行うことができる。即ち、本実施例のようにランドマークの属性を利用しない場合には、抽出しようとするランドマークが何であるかが不明であるので、特徴物抽出方法として、標識に適した方法、電柱に適した方法、路面マーカーに適した方法など、想定される全てのランドマークに適した抽出方法を順に行っていずれかのランドマークを抽出する必要がある。これに対して、本実施例のようにランドマークの属性が予めわかっていれば、そのランドマークに適した特徴物抽出方法のみを実施すればよい。例えば、図２の例においては、ランドマーク属性により、ランドマークＬ１は標識であり、ランドマークＬ２は電柱であることが既知である。よって、ランドマーク予測範囲ＲＬ１については標識に適した特徴物抽出処理を行い、ランドマーク予測範囲ＲＬ２については電柱に適した特徴物抽出処理を行えばよい。こうして、ランドマーク抽出のための処理負荷を軽減するとともに、誤検出や検出漏れを防止することが可能となる。【００４２】
［自車位置推定］
次に、自車位置推定部２１による自車位置推定について説明する。自車位置推定部２１は、対応付け部２０により生成された２つのランドマークの対応情報を用いて車両の自車位置及び自車方位角を推定する。以下、自車位置推定により得られる自車位置を「推定自車位置」と呼び、自車位置推定により得られる自車方位角を「推定自車方位角」と呼ぶ。【００４３】
図４は、自車位置推定の例を示す。地図座標系（Ｘｍ，Ｙｍ）上に車両５が位置しており、車両５の位置を基準として車両座標系（Ｘｖ，Ｙｖ）が規定される。車両５の推定自車位置はＰＶＭ（ｘｍ，ｙｍ）で示され、推定自車方位角はΨｍで示される。【００４４】
自車位置推定部２１は、対応付け部２０より２つのランドマークＬ１、Ｌ２についての対応情報を取得する。具体的に、自車位置推定部２１は、ランドマークＬ１についてランドマーク地図位置ＰＬＭ１（ｍｘｍ１，ｍｙｍ１）とランドマーク計測位置ＰＬＶ１（ｌｘｖ１，ｌｙｖ１）を取得し、ランドマークＬ２についてランドマーク地図位置ＰＬＭ２（ｍｘｍ２，ｍｙｍ２）とランドマーク計測位置ＰＬＶ２（ｌｘｖ２，ｌｙｖ２）を取得する。【００４５】
これらのランドマーク地図位置及びランドマーク計測位置を用いると、推定自車方位角Ψｍについて以下の式が得られる。【００４６】
【数１】
2017199369.tif 000003
よって、自車位置推定部２１は、以下の式により、推定自車位置ＰＶＭ（ｘｍ，ｙｍ）及び推定自車方位角Ψｍを算出する。【００４７】
【数２】
2017199369.tif 000004
こうして、自車位置推定装置１０は、高度化地図に含まれるランドマーク地図位置と、外界センサ１２を用いて取得したランドマーク計測位置に基づいて、自車位置及び自車方位角を推定することができる。【００４８】
［自車位置推定処理］
次に、自車位置推定装置１０による処理の流れについて説明する。図５は、自車位置推定装置１０による処理のフローチャートである。この処理は、ＣＰＵなどのコンピュータが予め用意されたプログラムを実行し、図１に示す各構成要素として機能することにより実現される。【００４９】
まず、自車位置予測部１３は、内界センサ１１からの出力に基づいて、予測自車位置Ｐ’ＶＭを取得する（ステップＳ１１）。次に、ランドマーク情報取得部１６は、通信部１５を通じてサーバ７に接続し、データベース８に記憶された高度化地図からランドマーク情報を取得する（ステップＳ１２）。前述のようにランドマーク情報はランドマーク地図位置とランドマーク属性とを含み、ランドマーク情報取得部１６は、ランドマーク地図位置を対応付け部２０へ供給する。なお、ステップＳ１１とＳ１２はいずれが先でもよい。【００５０】
次に、ランドマーク予測部１６は、ステップＳ１２で得られたランドマーク情報に含まれるランドマーク地図位置と、ステップＳ１１で得られた予測自車位置に基づいて、ランドマーク予測範囲Ｒを決定してランドマーク抽出部１９へ供給する（ステップＳ１３）。【００５１】
次に、抽出方法選択部１８は、ステップＳ１２で得られたランドマーク情報に含まれるランドマーク属性に基づいて、特徴物抽出方法を選択する（ステップＳ１４）。具体的には、抽出方法選択部１８は、ランドマーク属性が示すランドマークの種類に適した特徴物抽出方法を選択する。例えばランドマークが標識である場合、抽出方法選択部１８は図３を参照して説明したような、標識に適した特徴物抽出方法を選択してランドマーク抽出部１９に指示する。【００５２】
一方、ランドマーク抽出部１９は、外界センサ１２が出力した計測情報を計測情報取得部１４から取得し（ステップＳ１５）、ランドマーク予測部１７から得られたランドマーク予測範囲Ｒ内で、抽出方法選択部１８から指示された特徴物抽出方法によりランドマークを抽出する（ステップＳ１６）。ランドマーク抽出部１９は、ランドマーク抽出結果として、ランドマーク計測位置を対応付け部２０へ出力する。【００５３】
対応付け部２０は、ランドマーク情報取得部１６から取得したランドマーク地図位置と、ランドマーク抽出部１９から取得したランドマーク計測位置とをランドマーク毎に対応付けて対応情報を生成し、自車位置推定部２１へ送る（ステップＳ１７）。そして、自車位置推定部２１は、２つのランドマークについての対応情報を用いて、図５を参照して説明した方法で自車位置と自車方位角を推定する（ステップＳ１８）。こうして、推定自車位置と推定自車方位角とが出力される。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明は、外界センサを用いて周囲環境情報を取得する技術に利用することができる。
【符号の説明】
【００５５】
５  車両
７  サーバ
８  データベース
１０  自車位置推定装置
１１  内界センサ
１２  外界センサ
１３  自車位置予測部
１４  計測情報取得部
１７  ランドマーク予測部
１８  抽出方法選択部
１９  ランドマーク抽出部
２１  自車位置推定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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